package com.hc.programming.math;

import com.hc.programming.util.ArrayUtil;

/**
 * 一个机器人位于一个 m x n 网格的左上角 （起始点在下图中标记为 “Start” ）。
 * 机器人每次只能向下或者向右移动一步。机器人试图达到网格的右下角（在下图中标记为 “Finish”）。
 * 现在考虑网格中有障碍物。那么从左上角到右下角将会有多少条不同的路径？
 * 网格中的障碍物和空位置分别用 1 和 0 来表示。
 * <p>
 * 示例 1：
 * <a href="./不同路径II-示例1.png.png">示例1</a>
 * 输入：obstacleGrid = [[0,0,0],[0,1,0],[0,0,0]]
 * 输出：2
 * 解释：3x3 网格的正中间有一个障碍物。
 * 从左上角到右下角一共有 2 条不同的路径：
 * 1. 向右 -> 向右 -> 向下 -> 向下
 * 2. 向下 -> 向下 -> 向右 -> 向右
 * 示例 2：
 * 输入：obstacleGrid = [[0,1],[0,0]]
 * 输出：1
 * <p>
 * 提示：
 * m == obstacleGrid.length
 * n == obstacleGrid[i].length
 * 1 <= m, n <= 100
 * obstacleGrid[i][j] 为 0 或 1
 *
 * @author huangchao E-mail:fengquan8866@163.com
 * @version 创建时间：2024/8/31 21:47
 */
public class 不同路径II {
    public static void main(String[] args) {
        int[][] arr = new int[][]{{0, 0, 0}, {0, 1, 0}, {0, 0, 0}};
        System.out.println(ArrayUtil.toString(arr) + "=2--" + uniquePathsWithObstacles(arr));
    }

    public static int uniquePathsWithObstacles(int[][] obstacleGrid) {
        return 动态规划(obstacleGrid);
    }

    /**
     * 动态规划：
     * <p>
     * dp[i][j]:走到i、j位的路径数
     * dp[i][j] = dp[i-1][j] + dp[i][j-1]
     * dp数组如何初始化: dp[1][j]、dp[i][1]全等于1
     * 遍历顺序：从前向后
     * 打印数组
     */
    public static int 动态规划(int[][] obstacleGrid) {
        if (obstacleGrid.length == 0) return 0;
        if (obstacleGrid[0].length == 0) return 0;
        if (obstacleGrid[0][0] == 1) return 0;
        int[][] dp = new int[obstacleGrid.length][obstacleGrid[0].length];
        int m = obstacleGrid.length - 1;
        int n = obstacleGrid[0].length - 1;
        dp[0][0] = 1;
        for (int i = 1; i <= n; i++) {
            dp[0][i] = obstacleGrid[0][i] == 1 ? 0 : dp[0][i-1];
        }
        for (int j = 1; j <= m; j++) {
            dp[j][0] = obstacleGrid[j][0] == 1 ? 0 : dp[j-1][0];
        }
        for (int i = 1; i <= m; i++) {
            for (int j = 1; j <= n; j++) {
                dp[i][j] = obstacleGrid[i][j] == 1 ? 0 : (dp[i - 1][j] + dp[i][j - 1]);
            }
        }
        ArrayUtil.println(dp);
        return dp[m][n];
    }

}
